Chine/Asie36Kr 23 juin 2026

Gong Hongjia, Lu Qi et des investisseurs internationaux misent sur le bracelet EMG d'une équipe de l'Université de Pékin

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La startup chinoise SnowOrigin (雪梦未来) annonce un tour de financement impliquant trois investisseurs de premier plan : Gong Hongjia, co-fondateur du géant de la vidéosurveillance Hikvision, Lu Qi, ancien vice-président de Microsoft Chine et ex-directeur technique de Baidu, désormais à la tête du fonds Miracle Plus, et des institutions étrangères non nommées. L'entreprise, fondée par Qin Xu, diplômé du Laboratoire national d'ingénierie en encodage vidéo de l'Université de Pékin sous la direction des académiciens Gao Wen et Huang Tiejun, développe une nouvelle génération de terminaux d'acquisition de données pour l'IA incarnée (Physical AI). Sa solution combine un bracelet à sEMG (électromyographie de surface), un casque panoramique de capture en première personne et le modèle d'IA propriétaire NMH (Neural Math Hybrid), capable de décoder des signaux neuromusculaires en temps réel. Sur le plan technique, les bracelets SnowOrigin dépassent les appareils domestiques concurrents, généralement limités à 8 canaux, 200-250 Hz d'échantillonnage et un rapport signal/bruit de 20 à 25 dB, en atteignant un SNR supérieur à 43 dB, avec davantage de canaux et une fréquence d'échantillonnage plus élevée. Les données produites sont structurées en trois composantes : posture (Pose), effort musculaire (Force) et micro-ajustements fins (Micro-control).

L'enjeu central que cible SnowOrigin est le fossé entre les méthodes d'acquisition de données existantes et les besoins réels de l'entraînement des robots humanoïdes. Les systèmes actuels, que ce soit la capture de mouvement, la téléopération ou la vidéo à la première personne, enregistrent ce qu'un humain fait, mais pas pourquoi ni comment : l'intention derrière un geste, la modulation de la force et les corrections imperceptibles en cours de manipulation restent invisibles. La startup s'appuie sur une analogie directe avec les LLM : de même qu'Internet a fourni la masse textuelle nécessaire à l'émergence de modèles de langage, l'ère du Physical AI requiert des données d'interaction humaine complètes en modalités multiples. Portable en conditions réelles, le bracelet sEMG ouvre la voie à une collecte à grande échelle impossible avec les gants de capture en laboratoire ou les exosquelettes, et c'est précisément ce que recherchent les équipes d'entraînement de robots dans leur pipeline de données de manipulation.

Le contexte de la course aux interfaces neurales non invasives s'est considérablement accéléré depuis le rachat de CTRL-Labs par Meta en 2019 pour environ 500 millions de dollars, une opération qui a légitimé le sEMG comme vecteur d'interaction avec les systèmes AR/VR. SnowOrigin revendique avoir été, dès 2023, la première entreprise chinoise à décoder en temps réel les signaux sEMG en données complètes de posture de main, et la première à lancer en production de masse un bracelet multi-canaux au-delà des 8 canaux standards. Sur le plan concurrentiel, Meta avance avec son bracelet neural pour les lunettes Ray-Ban Meta et le casque Quest, tandis que plusieurs acteurs chinois commencent à entrer sur ce segment. SnowOrigin mise sur deux débouchés commerciaux : les fabricants de lunettes IA, dont plusieurs acteurs majeurs auraient déjà signalé leur intérêt pour une intégration comme interface d'interaction, et les équipes robotiques cherchant des données d'entraînement à l'échelle pour robots humanoïdes et modèles du monde.

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1TechNode

CiDi vise une expansion à l'international pour ses équipements miniers autonomes

CiDi, entreprise chinoise cotée à Hong Kong spécialisée dans les engins miniers autonomes, prévoit d'accélérer son expansion hors de Chine. L'entreprise prépare un déploiement plus large d'excavatrices partiellement automatisées en Australie cette année, et cherche à décrocher des contrats au Moyen-Orient, en Amérique du Sud et en Europe. CiDi anticipe que les marchés internationaux représenteront une part à deux chiffres de son chiffre d'affaires l'an prochain, contre un niveau à un chiffre bas aujourd'hui. En 2025, le chiffre d'affaires du groupe a plus que doublé, atteignant 884,8 millions de yuans. Sa flotte mondiale a elle aussi progressé, dépassant désormais 1 700 véhicules déployés sur 30 mines et carrières. Cette progression illustre l'accélération de l'automatisation dans le secteur minier, où les coûts d'exploitation, la sécurité des opérateurs et la pénurie de main-d'œuvre poussent les exploitants à adopter des engins autonomes ou semi-autonomes. Le doublement du chiffre d'affaires en un an et l'ancrage sur 30 sites suggèrent que la technologie dépasse le stade du pilote isolé pour entrer dans une phase de déploiement à l'échelle sur des flottes réelles, un signal important pour les intégrateurs et opérateurs miniers qui évaluent encore la maturité de ces solutions. La stratégie d'internationalisation vise aussi à réduire la dépendance de CiDi au marché chinois, dans un contexte de concurrence locale accrue. CiDi s'inscrit dans un mouvement plus large d'acteurs chinois de la robotique industrielle cherchant à se positionner sur les marchés occidentaux et émergents, face à des géants historiques comme Caterpillar ou Komatsu, qui développent eux aussi leurs propres flottes autonomes. Le choix de l'Australie comme premier marché d'ampleur n'est pas anodin : le pays concentre une part importante de l'activité minière mondiale et sert souvent de terrain d'essai avant une extension vers d'autres régions. Les prochaines étapes attendues sont la signature de contrats au Moyen-Orient, en Amérique du Sud et en Europe, qui détermineront si CiDi atteint l'objectif de revenus internationaux à deux chiffres fixé pour l'année prochaine.

UECiDi cherche à décrocher des contrats en Europe mais n'a pas encore de déploiement confirmé sur le marché européen, ce qui représente une concurrence potentielle future pour le secteur minier européen.

Chine/AsieActu

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2Pandaily

DeepMotor : une startup de Pékin mise sur les données en première personne pour une IA incarnée générale

DeepMotor, une startup pékinoise fondée par Chen Kai au début 2025, développe une approche d'intelligence artificielle incarnée (embodied AGI) basée sur l'entraînement à partir de vidéos en première personne capturées par des humains. Au lancement, la thèse de l'entreprise n'a convaincu ni les investisseurs domestiques ni la majorité du secteur : pourquoi parier sur une méthode que même les géants américains n'avaient pas encore validée ? La startup a levé plusieurs centaines de millions de RMB et poursuit aujourd'hui un déploiement accéléré. La chronologie des validations industrielles donne la mesure de son avance : en mai 2025, Tesla a annoncé réorienter l'entraînement d'Optimus vers des données vidéo humaines. En juin 2025, GeneralistAI a présenté une démo d'apprentissage imitatif robotique, puis a confirmé les lois de mise à l'échelle avec 270 000 heures de données humaines réelles collectées sur le terrain. FigureAI a de son côté annoncé des partenariats avec des opérateurs immobiliers commerciaux pour collecter des flux en première personne. En février 2026, NVIDIA a publié EgoScale, un modèle pré-entraîné sur 20 000 heures de vidéo première personne destiné à la manipulation dextre. L'importance de cette séquence dépasse le simple calendrier. Elle valide l'hypothèse centrale de DeepMotor : la vidéo en vue égocentrique est le signal d'apprentissage le plus dense pour combler le sim-to-real gap en robotique généraliste. Chaque acteur majeur converge vers cette approche non par choix idéologique, mais parce que les benchmarks internes le forcent. Pour les intégrateurs industriels et les décideurs B2B, cela signifie que la prochaine génération de robots manipulateurs ne sera pas entraînée dans des simulateurs mais sur des flux de travail humains réels, ce qui redéfinit les exigences en matière de collecte de données et de gouvernance des contenus vidéo. DeepMotor s'inscrit dans un écosystème robotique chinois en forte accélération, concurrent direct d'Unitree, d'Agibot et des branches robotique de Baidu et Tencent, mais avec une orientation plus fondamentale sur la couche de données brutes plutôt que sur le hardware. La startup a devancé d'environ un an le consensus industriel mondial sur l'approche egocentric data, ce qui lui confère une position de référence potentielle si elle parvient à publier ses propres scaling laws ou à ouvrir un dataset. Les prochaines étapes probables incluent la publication de résultats comparatifs et des partenariats avec des fabricants de robots humanoides pour valider le transfert de politique sur des plateformes tiers. La source originale (Waves/暗涌) reste un media chinois spécialisé, et les chiffres de levée ne sont pas précisément détaillés.

UELe basculement de l'industrie vers les données vidéo égocentristes comme signal d'entraînement de référence redéfinira les exigences de collecte de données et de gouvernance vidéo pour les intégrateurs et fabricants de robots européens, sans acteur français ou européen directement impliqué à ce stade.

Chine/AsieOpinion

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3Pandaily

Le Lingxi X2 d'AgiBot répond à 46 686 questions de patients à l'accueil de l'hôpital du Peuple de l'Université de Pékin

AgiBot affirme que son humanoïde Lingxi X2 tient désormais le comptoir d'orientation des consultations externes de l'hôpital du Peuple de l'université de Pékin, à Pékin, dans un projet mené avec Afu, l'application de santé par IA d'Ant Group. Le robot y fait tourner l'assistant médical d'Afu, adossé au grand modèle de langage médical d'Ant Group, avec une voix proche de celle d'un humain et des gestes d'accompagnement. Selon les deux entreprises, au 30 septembre, il avait travaillé 66 jours ouvrés et réalisé 46 686 interactions, soit environ 707 par jour, avec un pic à 1 420 sur une seule journée. Il oriente les patients vers le bon service, explique les parcours de consultation, répond aux questions sur l'assurance maladie et guide dans les bâtiments. Il est relié à la base de connaissances privée de l'hôpital, ce qui permet des réponses standardisées fondées sur les informations de l'établissement plutôt que des réponses génériques. Son rôle se limite à l'accueil : il soulage le personnel sur les demandes de base, sans diagnostic ni soin. Ces chiffres méritent d'être lus avec prudence. Ce sont des données opérationnelles publiées par les partenaires eux-mêmes, sans audit indépendant. Elles ne disent rien du taux de résolution, de la part de questions renvoyées vers un humain, ni de la satisfaction des patients. Une « interaction » peut aussi bien être une réponse complète qu'un simple échange de quelques secondes. Le déploiement reste un pilote sur un seul site, pas un déploiement à l'échelle. Il apporte pourtant une donnée rare : une exploitation continue sur plus de deux mois dans un lieu public très fréquenté, là où la plupart des humanoïdes de service ne sont montrés qu'en démonstration. Pour les intégrateurs et les décideurs du secteur de la santé, le point notable est que la valeur ne vient pas de la manipulation mais de l'intégration logicielle : couplage d'un LLM médical à une base de connaissances locale, avec un périmètre d'usage volontairement restreint qui limite le risque réglementaire et juridique. Cela confirme que les premiers usages rentables des humanoïdes passent peut-être par l'interaction plutôt que par la préhension, même si rien n'indique ici qu'un robot bipède ou semi-humanoïde surpasse une simple borne ou un écran tactile en coût ou en efficacité. Le Lingxi X2 est l'humanoïde de taille réduite d'AgiBot, conçu pour les environnements axés sur l'interaction, où une forme compacte et avenante compte plus que la capacité de manipulation lourde. Ce projet prolonge la stratégie de l'entreprise vers les rôles de service au public, après des programmes récents sur des campus et dans des parcs à thème, ainsi que le déploiement de la plateforme YuanSheng dans plus de 20 universités et la livraison de son 20 000e robot. Pour Ant Group, il s'agit de sortir son assistant médical de l'écran du téléphone pour le placer à l'endroit où le patient arrive. Les deux partenaires disent vouloir en tirer une expérience d'interaction et d'exploitation en milieu hospitalier afin de bâtir un modèle reproductible à grande échelle, sans calendrier ni nouveaux sites annoncés à ce stade. Le prochain test sera la réplication dans d'autres hôpitaux, face à des concurrents chinois du robot de service et des assistants IA hospitaliers.

Chine/AsieActu

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436Kr

Ce fournisseur de robots humanoïdes ODM lève des millions : Feirongda et Sozeen Technology investissent coup sur coup

BXI Robotics (半醒具身), fabricant chinois de robots humanoïdes en mode ODM (conception et fabrication pour des marques tierces), vient de boucler un tour de table de plusieurs dizaines de millions de yuans mené par Suochen Technology (索辰科技, coté en Chine sous le code 688507), après un premier tour institutionnel en 2025 mené par Feirongda (飞荣达). Fondée en 2022 mais active en R&D depuis 2020, l'entreprise est dirigée par Chen Yan, diplômé en informatique de l'université Southeast en 2003 et ancien trader quantitatif, aux côtés de Liu Fuqiang, plusieurs fois primé en compétition robotique universitaire. BXI développe en interne l'intégralité de sa chaîne technique : mécanique, moteurs articulaires, contrôle moteur et logiciels applicatifs. Ses modules moteurs planétaires standardisés BXI-50/70/85 couvrent 31 degrés de liberté, avec un couple de pointe de 800 N·m et un contrôleur cadencé à 1000 Hz. En avril 2025, son robot « Jingling 2 » (精灵2), en version de série non modifiée, a terminé le premier semi-marathon de robots humanoïdes de Pékin en 4h02min19s (6e place) ; en avril 2026, « Jingling 3 » a fait mieux avec un temps net de 150 minutes. Côté production, l'entreprise s'appuie sur les usines de son actionnaire Feirongda à Shenzhen et Changzhou, avec une capacité actuelle de plusieurs dizaines d'unités par mois, extensible à plus de 100. Elle anticipe des commandes mensuelles dépassant 10 millions de yuans entre juillet 2026 et juillet 2027, pour un chiffre d'affaires annuel supérieur à 100 millions de yuans. Ce positionnement ODM répond à un problème concret : de nombreuses entreprises veulent une gamme de robots humanoïdes sous leur propre marque mais ne peuvent assumer un cycle de développement de deux à trois ans en interne. En revendiquant une compétence de bout en bout rare sur ce marché, et surtout validée par une participation effective à une épreuve d'endurance avec du matériel de série non retouché, BXI cherche à se distinguer des nombreux intégrateurs qui assemblent des composants tiers sans maîtriser la chaîne motrice. C'est un signal pour les décideurs industriels : la marche libre bipède, longtemps présentée comme un verrou technologique, semble désormais suffisamment mature pour être sous-traitée en marque blanche, déplaçant la compétition vers l'exécution de tâches (mains, perception, calcul embarqué). L'arrivée de Suochen au capital illustre aussi une convergence entre simulation physique et robotique réelle : la société investit pour connecter sa plateforme de simulation IA physique aux données de terrain collectées par les robots de BXI, dans une boucle simulation-déploiement-réentraînement. BXI dit viser désormais les marchés coréen, japonais et européen, en plus d'un premier client américain, et table sur un basculement vers une adoption grand public des humanoïdes autour de 2027.

Chine/AsieActu

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